This paper describes an analysis of measuring error of on the machine measuring(OMM) system which directly measures machined surface dimensions using scanning probe on a CNC milling machine. 21 inch TV shadow mask mould clamped to a pallet was measured using PTP(point to point) measuring algorithm in OMM system and the results were compared with those using coordinate measuring machine(CMM). The OMM error was evaluated by probe error, stylus contact error, center shift error, repeatability, work-piece clamping error and etc. The results show that elastic deformation of the pallet is most affecting factor on the measuring error, thus pallet design and clamping method need very careful cosiderations.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권2호
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pp.960-973
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2018
This paper presents design for error correcting algorithm of the time of flight (ToF) detection value in the light detection and ranging (LIDAR) system sensor. The walk error of ToF value is generated by change of the received signal power depending on distance between the LIDAR sensor and object. The proposed method efficiently compensates the ToF value error by the independent ToF value calculation from the received signal using both rising point and falling point. A constant error of ~0.05 m is obtained after the walk error correction while an increasing error up to ~1 m is obtained with conventional method.
This paper describes the analysis of measuring error of on the machine measuring(OMM) system which can directly measure the three dimensional machined free surface dimension using scanning probe on milling machine. 21 inch TV shadow mask mould was measured using PTP(point to point)measurement algorithm at pallet clamped and unclamped state on OMM system, and using coordinate measuring machine(CMM) one after another. The OMM system was evaluated probe error, stylus contact error, center shift error, repeatability and so on. Consequencely, the conclusion derived that elastic displacement of pallet had effect on measuring error mainly, and pallet design and setup method would be important.
We point out an error appeared in the paper of Yuan et al. [3] and present a correction of their result under a more general assumption. Moreover, we discuss the validity of the conditions imposed on the sequences of error terms.
본 논문에서는 Kinect Depth 카메라에서 손가락의 방향을 이용한 마우스 커서의 위치 선정에 관한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 손가락의 방향이 카메라를 향해 있을 경우는 거리변환을 이용한 손의 중점좌표를 이용한다. 손가락의 방향이 카메라를 향해 있지 않을 경우에는 손가락의 끝점 좌표를 이용한다. 손의 중점좌표는 전처리를 거친 영상의 거리변환 결과에서 가장 밝은 픽셀의 좌표를 이용하여 구한다. 손가락의 방향이 카메라를 향해 있을 경우에는 손가락의 끝점 좌표와 손의 중점 좌표 사이의 거리가 가까워지므로 중점좌표를 이용하여, 위치 선정의 정확도를 향상시킬 수 있게 된다. 손가락의 끝점 좌표는 손 영역만을 추출한 영상에서 팔 부분을 제거하여 영상의 중심에서 가장 멀리 떨어져있는 픽셀을 이용하여 구한다. 본 논문에서 제안하는 커서 위치 선정의 정확도를 측정하기 위해 임의의 5개의 기준 좌표를 선정하고 기준 좌표와 측정된 마우스 좌표사이의 오차를 500회 반복하여 측정하여 에러율을 측정한 결과, 평균 11 % 미만의 오차율을 나타내어 제안한 방법의 정확도를 확인할 수가 있었다.
In this paper 3-point weighing method is adopted to measure the unbalance moment of small-sized precision spinning elements using electronic scales with 0.1 mgf resolution. Firstly methods to eliminate the fixture error and to reduce the effects of frictional force that is known as side effect, are proposed. A measuring system is developed and various experiments are performed to verify the proposed approach. The measured and calculated values are analysed in statistical methods, and this provides the errors of the measuring system. The results show that the proposed theory and test procedures gives reliable unbalance moments and gravitational centers.
The time shift processing of ground measured surface temperature with the meteorological variables has no evaluated function. We introduce new evaluating function. To use this evaluating function, the algorithm of time-shift processing will be able to be reliable and get error-bar for all moving measured point's data. We will finally obtain the area averaged surface temperature by land observation.
In this study, we suggested a key-point detection method for robot harvesting of oriental melon. Our suggested method could be used to detect the detachment part and major composition of oriental melon. We defined four points (harvesting point, calyx, center, bottom) based on tomato with characteristics similar to those of oriental melon. The evaluation of estimated key-points was conducted by pixel error and PDK (percentage of detected key-point) index. Results showed that the average pixel error was 18.26 ± 16.62 for the x coordinate and 17.74 ± 18.07 for the y coordinate. Considering the resolution of raw images, these pixel errors were not expected to have a serious impact. The PDK score was found to be 89.5% PDK@0.5 on average. It was possible to estimate oriental melon specific key-point. As a result of this research, we believe that the proposed method can contribute to the application of harvesting robot system.
There are many unbalanced models such as helicopter's rotor blades, small-sized precision motor in industrial applications. In the real products, their gravity center usually does not accord with the desired gravity center. If the deviation is large between them, it can be a major cause of vibration and noise as the part of model rotate. Therefore the gravity center in the rotational parts should be controlled properly because of static and dynamic balancing of the parts. In the research, the rotor blade of unmanned helicopter has been selected to obtain the high quality of balancing. In order to achieve the purpose, measuring system has been developed. In the system applied principle is three point weighting method, which is one of the Multiple-point Weighting Method. It has circle fitting for compensation of machining error, after measuring the values. From this study, the results showed that the proposed measurement procedure gives reliable and precise gravity center.
본 논문에서는 이웃 탐색점에서의 평균 절대치 오차 (mean absoulte error, MAE) 및 탐색여역 줄임을 이용한 고속 블록 정합 알고리듬 제안하였다. 이 알고리듬은 두 단계로 구성되어있다. 첫 번째 단계에서는 탐색영역을 3$\times$3 크기의 영역으로 겹치지 않게 나눈 뒤, 각 영역의 중심 탐색점에 대하여 블록 정합을 행하여 MAE를 구하고, 이들 중 가장 작은 MAE를 기준 MAE로 정한다. 그리고, 두 번째 단계에서는 각 영역의 중심 탐색점에서의 MAE를 이용하여 각 3$\times$3 영역의 나머지 탐색점에서의 MAE의 최소 범위를 구한 뒤, 최소 범위가 기준 MAE로 결정된 탐색점 근처에 존재할 가능성이 매우 큼을 이용하여 기준 MAE로 결정된 탐색점을 중심으로 탐색영역의 크기를 줄인 뒤, 블록 정합이 필요한 탐색점에 대하여서만 블록 정합을 행함으로써 고속으로 움직임을 추정하였다. 모의 실험을 통하여 본 제안한 방법이 우수한 움직임 추정 성능을 유지하면서도 많은 계산량의 감소를 얻을 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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